definition en une ligne
L'analyse de cohorte regroupe les utilisateurs selon le moment où ils se sont inscrits et suit leur comportement au fil du temps, révélant si votre produit s'améliore pour les nouveaux utilisateurs.
formule : Regroupez les utilisateurs par semaine ou mois d’inscription. Suivez une mesure clé (rétention, revenus, activation) pour chaque cohorte au fil du temps.
tl;dr
Les mesures globales masquent les tendances. Une rétention mensuelle de 70 % semble stable, mais une analyse de cohorte pourrait montrer que les inscriptions de janvier sont conservées à 80 % tandis que celles de mars se maintiennent à 55 %. Cela vous indique que quelque chose s’est cassé en mars – les chiffres globaux ne le seraient jamais.
Définition simple
L'analyse de cohorte prend vos utilisateurs, les regroupe selon le moment où ils ont rejoint (généralement la semaine ou le mois de leur inscription), puis suit le comportement de chaque groupe au fil du temps. Au lieu de demander « quel est notre taux de rétention ? », vous demandez « la rétention s'améliore-t-elle ou se détériore-t-elle pour chaque nouveau groupe d'utilisateurs ? C'est la différence entre un instantané et une tendance. Pour les fondateurs solo, l’analyse de cohorte vous permet de savoir si les modifications apportées à votre produit sont réellement utiles.
Comment le calculer
Choisissez un groupe basé sur le temps (cohortes d'inscription hebdomadaires ou mensuelles). Pour chaque cohorte, suivez une métrique à intervalles fixes. Pour la fidélisation, vous mesureriez : le nombre d'utilisateurs qui se sont inscrits au cours de la semaine 1, combien étaient actifs au cours de la semaine 2, de la semaine 3, de la semaine 4, etc.
Méthode : Regroupez les utilisateurs par semaine ou mois d'inscription. Suivez une mesure clé (rétention, revenus, activation) pour chaque cohorte au fil du temps. Afficher sous forme de tableau où les lignes sont des cohortes et les colonnes sont des périodes.
La plupart des outils d'analyse (Mixpanel, Amplitude, PostHog) créent automatiquement des tableaux de cohortes. Dans une feuille de calcul, créez une ligne par mois d'inscription et une colonne par mois depuis l'inscription.
Exemple
Vous lancez un nouveau flux d'intégration le 1er mars. Votre cohorte de février (ancienne intégration) affiche 60 % de rétention sur la semaine 1 et 35 % sur la rétention sur la semaine 4. Votre cohorte de mars (nouvelle intégration) affiche un taux de rétention de 72 % sur la semaine 1 et de 48 % sur la rétention sur la semaine 4. C'est une nette amélioration. Mais votre rétention globale pour mars semble toujours similaire car les anciennes cohortes sont mélangées. Sans analyse de cohorte, vous ne sauriez pas que votre changement a fonctionné. Avec lui, vous savez continuer à itérer lors de l'intégration.
Lecture connexe
- [Cohorte de rétention](/glossaire/cohorte de rétention)
- [Taux de désabonnement](/glossaire/taux de désabonnement)
Termes associes
- Cohorte de rétention
- Taux de désabonnement
- Taux d'activation
FAQ
De combien d’utilisateurs ai-je besoin avant que l’analyse de cohorte soit utile ?+
Vous avez besoin d’au moins 30 à 50 utilisateurs par cohorte pour que des modèles émergent. En dessous, le comportement individuel domine. Utilisez des cohortes hebdomadaires si vos inscriptions sont petites pour obtenir plus rapidement des tailles de groupe utilisables.
Quelle est la mesure la plus importante à suivre par cohorte ?+
Rétention à la semaine 4 ou au mois 1. Si les cohortes les plus récentes retiennent mieux que les plus anciennes, les modifications apportées à votre produit fonctionnent. Si la rétention diminue d’une cohorte à l’autre, quelque chose se dégrade – généralement l’intégration ou la définition des attentes.